DrugCLIP a realizat primul screening virtual la scară genomică pentru țintele umane, acoperind peste 10.000 de proteine umane țintă cu o bibliotecă de 500 de milioane de compuși.
Sistemul, descris în revista Science, folosește un cadru de învățare profundă AI contrastiv pentru a identifica rapid liganduri de mică moleculă pentru fiecare țintă tratabilă din genomul uman.
Echipa din spatele acestui proiect a pus baza lor de date de screening virtual la scară genomică la dispoziția cercetătorilor din întreaga lume pe drugclip.com, cu acces cu un singur clic și fără a fi necesară programare.
Metoda reprezintă un punct de referință pe măsură ce screening-ul virtual intră în zona ultra-înaltă a throughput-ului, conform cercetătorului principal Lei Liu, PhD, de la Universitatea Tsinghua, și colegilor săi.
„De la țintă la clinică, DrugCLIP scurtează distanța până la ‘speranță’,” a menționat echipa.
„Aici se întâlnesc AI și descoperirea de medicamente, punctul de plecare al dezvoltării medicamentelor de următoare generație. Mai rapid, mai precis, mai accesibil.”
AI conduce o revoluție în descoperirea de medicamente, dar viteza la care se desfășoară screening-ul tradițional a devenit un obstacol pentru progres.
Screening-ul a un miliard de compuși pentru o singură țintă folosind ancorarea tradițională necesită peste două săptămâni chiar și cu 10.000 de nuclee de procesare centrală. Acest lucru face extrem de consumatoare de timp efectuarea unui screening virtual pentru numeroase ținte din genomul uman.
Pentru a accelera procesul, Liu și echipa sa au dezvoltat DrugCLIP ca un motor de screening virtual AI revoluționar, ultra-rapid, alimentat de învățarea contrastivă.
DrugCLIP codează buzunarele proteice și moleculele mici într-un spațiu latent comun folosind atât date sintetice la scară largă, cât și structuri complexe proteină-ligand determinate experimental.
Apoi folosește recuperarea densă pentru a identifica instantaneu molecule active potențiale, eliminând necesitatea ancorării unu-la-unu.
DrugCLIP a depășit atât ancorarea tradițională, cât și metodele de învățare automată chiar și cu structuri zgomotoase, ținte noi, structuri apo și structuri prezise de AlphaFold, oferind totodată precizie și eficacitate.
Sistemul a fost aplicat pentru aproximativ 10.000 de proteine umane împotriva a 500 de milioane de compuși, evaluând peste 10 trilioane de perechi proteine-ligand în mai puțin de 24 de ore folosind doar opt unități grafice de procesare.
Screening-ul a prezentat mai mult de două milioane de molecule candidate acoperind aproximativ 20.000 de buzunare, reprezentând aproximativ jumătate din genomul uman.
Cercetătorii au realizat validarea biologică a sistemului lor de screening virtual pe transportorul de norepinefrină, cu 15% dintre rezultatele validate în laboratorul umed ca inhibitori eficienți și 12 compuși prezentând activitate de legare superioară față de antidepresivul bupropion.
Echipa a concluzionat: „Integrarea cadrului de screening virtual ultra-rapid, cum ar fi DrugCLIP, cu tehnologiile emergente de modelare structurală și de previziune a afinității va permite o descoperire mai profundă și mai sistematică a medicamentelor în întregul genom uman.”
Sursa: [Link către sursa originală a informației, dacă este disponibil]
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.